从照片中移除不需要的元素。
几秒钟内消除干扰物、多余主体和瑕疵。我们的系统在移除区域的同时，确保与原始画面整体视觉一致。
后期处理结果分析。
"背景重建能力已被证明非常可靠。这是优化工作流程和减少手动后期制作时间的必备工具。"
消除多余元素，突出重要内容。
该算法通过分析周围像素来真实地重建背景，而不仅仅是遮罩该元素。您将获得一张干净、没有数字伪影或可见修改痕迹的图像。
通过简化的流程实现专业级编辑。
从房地产摄影到产品目录管理，您无需使用复杂软件即可优化您的照片。只需定义需要处理的区域，即可启动自动处理。
立即开始处理您的图像。
上传您的文件，以最高精度在几秒钟内移除不需要的元素。
为原生集成而设计的预测性技术。
我们的人工智能解读场景背景，确保移除区域的忠实、自然重建。
高级上下文分析
该算法检查纹理和透视以重新生成受影响的区域，有效处理复杂图案，如织物、建筑结构和自然背景。
精细控制选项
访问高级选择选项，以隔离任何尺寸的元素，使其成为处理不规则形状或微小细节的理想工具。
边缘优化
先进的轮廓管理确保修改后的区域与图像的其余部分完美融合，消除任何可能的视觉不连续。
集成在合理界面中的高级功能。
我们整合了专业照片编辑所需的所有工具，并针对即时使用进行了优化。
即时处理
系统在几秒钟内生成结果，以确保您的业务活动期间获得最高效率。
可调画笔大小
调整笔触大小，以精确处理微小的瑕疵或大范围的元素。
自动物体检测
人工智能自主识别主体，以加快移除人物或车辆的速度。
手绘选择
精确勾勒轮廓，实现严格遵循物体几何形状的移除效果。
完整修改记录管理
查看操作历史并与原始图像进行直接比较，以验证结果质量。
高分辨率支持
软件保留原始文件分辨率，提供高清格式或打印所需的清晰度。
同时多处移除
在单次处理会话中同时修改照片的多个区域。
保持色彩完整性
系统保留色彩配置文件和原始颗粒感，避免产生不必要的数据伪影。
立即开始处理您的图像。
上传您的文件，以最高精度在几秒钟内移除不需要的元素。
结构化为三个简单步骤的工作流程。
通过快速直观的引导式操作，获得专业级的结果。
文件上传
以支持的格式（如JPEG、PNG或WebP）上传您的图像。
区域选择
突出显示要移除的元素，以便人工智能分析其背景。
最终导出
验证处理结果并下载您的高分辨率图像。
专业应用场景。
我们提供旨在满足各种运营需求的通用解决方案。
房地产行业
移除分散注意力的元素，确保房源展示中物业的呈现效果最佳。
干净的图像将注意力完全集中在物业上，从而提高营销效果。
旅行摄影
消除可能破坏景观美感的无关主体或视觉干扰。
通过选择性清除不需要的元素，挽救您最好的照片。
电子商务
通过移除灰尘、反射或拍摄时使用的技术支架来优化产品图像。
提高在线目录的视觉质量，提供更专业的购物体验。
数字营销
通过移除标志、水印或覆盖文字来完善您的数字资产。
创建专业、流畅的视觉内容，随时可在任何平台上发布。
来自专业用户的反馈。
瓦伦蒂娜
对我的房源展示效果显著
"移除室内分散注意力的元素非常快速，并显著提高了我的在线展示质量。"
马可
精准可靠的结果
"该系统能重建复杂的背景，且没有可见伪影，确保了对原始图像的完全忠实。"
艾玛
产品目录优化
"它极大地减少了网店的后期制作时间。这是产品管理中不可或缺的工具。"
常见问题
该系统利用先进的生成模型，根据周围的视觉数据重建被移除的区域。
您可以移除主体、车辆、文字、水印、标志以及任何其他视觉瑕疵。
该算法确保了平滑的过渡，使修改区域与图像的其余部分难以区分。
我们支持PNG、JPEG、WebP、BMP和TIFF文件，始终保留拍摄的原始分辨率。
我们支持高分辨率图像，但非常大的文件可能需要额外的计算时间。
可以，多选功能允许您在单次处理周期内管理不同的元素。
您可以撤销当前操作并细化区域选择，以开始新的处理。
我们提供免费版本的服务，同时为大批量需求的用户提供专业套餐。
立即开始处理您的图像。
上传您的文件，以最高精度在几秒钟内移除不需要的元素。
专为以下人群打造
将AI能力集成到你的应用中
以编程方式访问我们完整的AI工具套件。只需几行代码，即可在你的产品中构建强大的图像处理功能。
极速响应
凭借优化的基础设施，毫秒级处理图像
集成简单
RESTful API，文档清晰，附有代码示例
企业级就绪
高可用性，并为团队提供专属支持
const url = "https://api.bubbi.app/api/v2.0/ai-tools/image-inpaint"
const headers = new Headers();
headers.append("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY_HERE");
const formdata = new FormData();
formdata.append("image", "image.png");
formdata.append("mask", "mask.png");
const requestOptions = {
method: 'POST',
body: formdata,
headers: headers,
};
fetch(url, requestOptions)
.then(response => response.json())
.then(result => console.log(result))
.catch(error => console.log("error", error));